阿里云已开源其视频基础模型系列,为企业和研究人员提供视频创作能力。
通义万象 (Wan) 2.1 系列包含 140 亿和 13 亿参数两个版本的四个模型,专门用于从文本和图像输入生成高质量视频。这些模型可以在阿里云的 AI 模型社区 Model Scope 和 Hugging Face 平台上下载。
据阿里云介绍,Wan 2.1 是首个支持中英文文本效果的视频生成模型。其生成逼真视觉效果的能力源于对复杂动作的处理、像素质量的提升、物理原理的遵循以及指令执行精度的优化。
这些能力使 Wan 2.1 在视频生成模型基准测试套件 VBench 排行榜上位居榜首。它也是 Hugging Face 的 VBench 排行榜前五名中唯一的开源模型。
不同的模型可满足不同的需求和计算资源要求。140 亿参数模型在创建具有复杂动态效果的高质量视觉内容方面表现出色,而 13 亿参数模型则在生成质量和计算效率之间取得平衡,普通笔记本电脑用户可以在约 4 分钟内生成一个 480p 的 5 秒视频。
训练视频基础模型需要大量计算资源和高质量训练数据。开源可以降低更多企业利用 AI 的门槛,使他们能够以具有成本效益的方式创建满足其需求的高质量视觉内容。
除了 Wan 2.1,阿里云还开源了其通义千问 (Qwen) 基础模型,该模型在 HuggingFace 开源大语言模型排行榜上名列前茅,性能可与全球领先模型相媲美。目前,在 Hugging Face 上基于通义千问系列构建的衍生模型超过 10 万个,使其成为全球最大的 AI 模型系列之一。
该公司还提供 AI Model Studio,让大型企业能够访问其基础模型和模型训练工具,以加快在受控环境中部署大语言模型。
通过 Model Studio,企业可以监控和识别风险内容,基于负责任的 AI 原则过滤或阻止不良信息。他们还可以通过创建、标注和管理训练数据集来训练基础模型,使用可调参数自定义模型训练,以及轻松评估和部署基础模型。
本周早些时候,阿里云表示将在未来三年投资 3800 亿元人民币 (约 530 亿美元) 用于云计算和人工智能基础设施,超过过去十年在云计算和 AI 方面的总支出。
阿里巴巴云智能部门在最新一季度报告中显示,剔除合并子公司后,收入同比增长 11%。得益于其 AI 托管和相关产品的需求增长,其 AI 相关产品收入连续第六个季度实现三位数增长。
好文章,需要你的鼓励
随着AI广泛应用推动数据中心建设热潮,运营商面临可持续发展挑战。2024年底美国已建成或批准1240个数据中心,能耗激增引发争议。除能源问题外,服务器和GPU更新换代产生的电子废物同样严重。通过采用模块化可修复系统、AI驱动资产跟踪、标准化数据清理技术以及与认证ITAD合作伙伴合作,数据中心可实现循环经济模式,在确保数据安全的同时减少环境影响。
剑桥大学研究团队首次系统探索AI在多轮对话中的信心判断问题。研究发现当前AI系统在评估自己答案可靠性方面存在严重缺陷,容易被对话长度而非信息质量误导。团队提出P(SUFFICIENT)等新方法,但整体问题仍待解决。该研究为AI在医疗、法律等关键领域的安全应用提供重要指导,强调了开发更可信AI系统的紧迫性。
超大规模云数据中心是数字经济的支柱,2026年将继续保持核心地位。AWS、微软、谷歌、Meta、甲骨文和阿里巴巴等主要运营商正积极扩张以满足AI和云服务需求激增,预计2026年资本支出将超过6000亿美元。然而增长受到电力供应、设备交付和当地阻力制约。截至2025年末,全球运营中的超大规模数据中心达1297个,总容量预计在12个季度内翻倍。
威斯康星大学研究团队开发出Prithvi-CAFE洪水监测系统,通过"双视觉协作"机制解决了AI地理基础模型在洪水识别上的局限性。该系统巧妙融合全局理解和局部细节能力,在国际标准数据集上创造最佳成绩,参数效率提升93%,为全球洪水预警和防灾减灾提供了更准确可靠的技术方案。